VideoPainter：香港中文大学等推出的视频修复和编辑框架

VideoPainter简介

VideoPainter是由香港中文大学、腾讯ARC实验室、东京大学和澳门大学联合开发的一种新型视频修复和编辑框架。它通过高效的双分支架构和轻量级上下文编码器，实现了任意长度视频的高质量修复和编辑，能够处理多种复杂的视频场景，包括对象、景观、人物、动物和多区域遮挡。VideoPainter还引入了目标区域ID重采样技术，确保长视频中对象的一致性，并构建了VPData和VPBench——目前最大的视频修复数据集，包含超过39万段带有精确分割掩码和密集字幕的视频片段。该框架支持插件式控制，可灵活适配不同的预训练扩散模型，展现出强大的通用性和扩展性。

VideoPainter主要功能

1. 任意长度视频修复：能够对任意长度的视频进行高质量的修复，无论是简短的片段还是超过一分钟的长视频，都能保持内容的连贯性和一致性。
2. 灵活的视频编辑：支持多种视频编辑操作，包括添加、移除、替换对象以及改变对象属性等功能，满足多样化的视频创作需求。
3. 文本驱动的修复与编辑：通过文本指令控制视频修复和编辑过程，用户可以通过简单的文字描述来指导模型完成复杂的任务。
4. 插件式控制：支持与不同的预训练扩散模型（如图像到视频、文本到视频模型）无缝结合，用户可以根据需求选择合适的模型进行修复或编辑。
5. 保持对象一致性：在长视频修复中，通过目标区域ID重采样技术，保持对象的身份一致性，避免对象在修复过程中出现变化或闪烁。
6. 背景保留与前景生成：能够同时实现背景的高保真保留和前景的高质量生成，避免背景和前景之间的冲突或模糊。

VideoPainter技术原理

1. 双分支架构：
   • 采用轻量级上下文编码器处理被遮挡的视频，提取背景特征。
   • 将背景特征注入到预训练的视频扩散变换器（Video DiT）中，实现背景保留和前景生成的解耦。
   • 通过掩码选择性特征融合，明确区分遮挡区域和未遮挡区域的特征，避免背景和前景特征的混淆。
2. 目标区域ID重采样：
   • 在长视频修复中，通过ID重采样技术，将前一视频片段的修复区域特征与当前片段的特征进行融合，确保对象在长视频中的身份一致性。
3. 轻量级上下文编码器：
   • 编码器仅包含两层，参数量仅为骨干网络的6%，能够高效地提取背景特征，同时保持模型的轻量化和高效性。
4. 插件式适配：
   • 支持与不同风格的扩散模型或LoRA（低秩适配）结合，用户可以根据需求选择合适的模型进行修复或编辑。
5. 大规模数据集支持：
   • 构建了VPData和VPBench，这是迄今为止最大的视频修复数据集，包含超过39万段带有精确分割掩码和密集字幕的视频片段，为模型训练提供了丰富的数据支持。
6. 文本对齐与生成质量优化：
   • 通过优化特征融合和上下文控制，确保修复和编辑后的视频在视觉质量和语义对齐方面达到最佳效果，同时保持与原始视频的高保真度。

VideoPainter应用场景

1. 影视制作：修复老电影中的损坏画面或去除拍摄中的穿帮镜头，提升视觉效果。
2. 视频广告：添加或替换广告中的元素，如品牌标志、产品展示，增强广告吸引力。
3. 虚拟现实与游戏：实时修复虚拟场景中的遮挡物，或根据用户指令动态生成新元素。
4. 视频会议：移除背景中的干扰元素，如杂乱的桌面或无关人物，提升会议专业性。
5. 社交媒体视频：用户可轻松添加特效、替换背景或移除不想要的对象，增强创意表达。
6. 教育视频：在教学视频中添加虚拟教具、替换实验场景，或移除干扰元素，提升教学效果。

VideoPainter项目入口

• 项目主页：https://yxbian23.github.io/project/video-painter
• GitHub代码库：https://github.com/TencentARC/VideoPainter
• HuggingFace：https://huggingface.co/TencentARC/VideoPainter
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.05639